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针对EKF-SLAM算法在大规模复杂环境下存在的计算量大、运行效率低和定位精度不高等问题,采用对传感器观测范围添加约束条件的方法对该算法进行了改进.设定最大观测距离,将移动机器人对环境地图的观测范围予以限定.通过判断由移动机器人的传感器获取的观测值与最大观测距离之间的大小关系,将系统状态向量中已观测且超出最大约束范围的路标进行删除,使系统状态向量的维数不会随着观测路标的增加而不断加大,从而降低了算法计算量并提高了算法运行效率和定位精度.通过仿真验证了所提方法对提高算法运行效率和定位精度的有效性.